Опубликовано: 16 февраля 2025 г. / Обновлено: 16 февраля 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Чтение мыслей и ИИ: неинвазивное расшифровка мозгового текста и датчики для архитектур глубокого обучения от Meta AI – Изображение: Xpert.Digital
Будущее взаимодействия человека и машины уже наступило – сигналы мозга как ключ к коммуникации
Технологии преобразования информации из мозга в текст: сравнение неинвазивных и инвазивных подходов
Способность переводить мысли в текст представляет собой революционный шаг вперед в области взаимодействия человека с компьютером и потенциально может коренным образом улучшить качество жизни людей с нарушениями коммуникации. Как неинвазивная технология Brain2Qwerty от Meta AI, так и инвазивная электрокортикография (ЭКоГ) стремятся достичь этой цели, расшифровывая речевые намерения непосредственно из сигналов мозга. Хотя обе технологии преследуют одну и ту же главную цель, они принципиально различаются по своему подходу, сильным и слабым сторонам. Это всестороннее сравнение подчеркивает важнейшие преимущества неинвазивного метода, не умаляя при этом роли и преимуществ инвазивных процедур.
Профиль безопасности и клинические риски: принципиальное различие
Наиболее существенное различие между неинвазивными и инвазивными интерфейсами «мозг-компьютер» (BCI) заключается в их профиле безопасности и связанных с ними клинических рисках. Этот аспект имеет первостепенное значение, поскольку он существенно влияет на доступность, применимость и долгосрочное принятие этих технологий.
Предотвращение нейрохирургических осложнений: неоспоримое преимущество неинвазивных процедур
Электрокортикография (ЭКоГ) требует нейрохирургического вмешательства, при котором электродные массивы имплантируются непосредственно на поверхность головного мозга, под твердую мозговую оболочку (самую наружную оболочку, покрывающую головной мозг). Хотя эта процедура обычно проводится в специализированных центрах, она сопряжена с определенными рисками. Статистика указывает на 2-5-процентный риск серьезных осложнений после таких процедур. Эти осложнения могут включать в себя широкий спектр, в том числе:
Внутричерепные кровоизлияния
Кровоизлияния внутри черепа, такие как субдуральные гематомы (скопления крови между твердой и паутинной оболочками) или внутримозговые кровоизлияния (кровоизлияния непосредственно в ткани головного мозга), могут быть вызваны самой операцией или наличием электродов. Это кровотечение может привести к повышению внутричерепного давления, неврологическим нарушениям, а в тяжелых случаях — даже к смерти.
Инфекции
Любая хирургическая процедура сопряжена с риском инфицирования. При имплантации ЭКоГ могут возникать инфекции раны, мозговых оболочек (менингит) или тканей головного мозга (энцефалит). Такие инфекции часто требуют интенсивной антибиотикотерапии и в редких случаях могут привести к необратимым неврологическим повреждениям.
Неврологические нарушения
Хотя целью имплантации ЭКоГ является улучшение неврологических функций, существует риск того, что сама процедура или размещение электродов могут привести к новым неврологическим нарушениям. Они могут проявляться в виде слабости, потери чувствительности, нарушений речи, судорог или когнитивных расстройств. В некоторых случаях эти нарушения могут быть временными, но в других — постоянными.
Осложнения, связанные с анестезией
Для имплантации ЭКоГ обычно требуется общая анестезия, которая также сопряжена со своими рисками, включая аллергические реакции, проблемы с дыханием и сердечно-сосудистые осложнения.
В отличие от других методов, подход Meta AI, основанный на МЭГ/ЭЭГ, полностью исключает эти риски. Этот неинвазивный метод предполагает прикрепление датчиков к коже головы, аналогично традиционному ЭЭГ-исследованию. Хирургическое вмешательство не требуется, что позволяет избежать всех вышеупомянутых осложнений. Клинические испытания системы Brain2Qwerty, проведенные с участием 35 человек, не выявили побочных эффектов, требующих лечения. Это подчеркивает превосходный профиль безопасности неинвазивных методов.
Долговременная стабильность и отказ оборудования: преимущество для приложений с длительным сроком службы
Еще одним важным аспектом клинического применения является долговременная стабильность систем и риск аппаратных сбоев. Электроды ЭКоГ подвержены риску потери функциональности со временем из-за рубцевания тканей или деградации электрода. Исследования показывают, что срок службы электродов ЭКоГ составляет приблизительно от 2 до 5 лет. По истечении этого времени может потребоваться замена электрода, что предполагает еще одну хирургическую процедуру и связанные с ней риски. Кроме того, всегда существует вероятность внезапного аппаратного сбоя, который может резко прекратить функциональность системы.
Неинвазивные системы, такие как разработанные компанией Meta AI, обладают явным преимуществом в этом отношении. Поскольку датчики крепятся снаружи, они не подвергаются тем же процессам биологической деградации, что и имплантированные электроды. Неинвазивные системы обеспечивают практически неограниченное количество циклов технического обслуживания. Компоненты можно заменять или модернизировать по мере необходимости без необходимости инвазивного хирургического вмешательства. Эта долговременная стабильность особенно важна для хронических применений, особенно для пациентов с синдромом «запертого человека» или другими хроническими параличами, которым необходимо постоянное решение для связи. Необходимость повторных хирургических вмешательств и риск отказа оборудования значительно ухудшат качество жизни этих пациентов и ограничат применение инвазивных систем в долгосрочной перспективе.
Качество сигнала и эффективность декодирования: подробное сравнение
Хотя безопасность является неоспоримым преимуществом неинвазивных методов, качество сигнала и, как следствие, эффективность декодирования — это более сложная область, где как инвазивные, так и неинвазивные подходы имеют свои сильные и слабые стороны.
Сравнение пространственно-временного разрешения: точность против неинвазивности
Системы ЭКоГ, в которых электроды размещаются непосредственно на коре головного мозга, обеспечивают выдающееся пространственное и временное разрешение. Пространственное разрешение ЭКоГ обычно находится в диапазоне от 1 до 2 миллиметров, что означает возможность регистрации нейронной активности в очень небольших и специфических областях мозга. Временное разрешение также превосходно и составляет приблизительно 1 миллисекунду, что позволяет системам ЭКоГ точно фиксировать чрезвычайно быстрые нейронные события. Это высокое разрешение позволяет системам ЭКоГ достигать клинически подтвержденного уровня ошибок распознавания символов (CER) менее 5%. Это означает, что из 100 символов, сгенерированных с помощью интерфейса мозг-компьютер на основе ЭКоГ, менее 5 будут содержать ошибки. Такая высокая точность имеет решающее значение для эффективной и плавной коммуникации.
Система Brain2Qwerty от Meta AI, разработанная для неинвазивного анализа, в настоящее время обеспечивает частоту ошибок распознавания знаков от 19 до 32% при использовании магнитоэнцефалографии (МЭГ). Хотя эти показатели выше, чем при ЭКоГ, важно подчеркнуть, что эти результаты достигаются неинвазивным методом, не сопряженным с хирургическими рисками. Пространственное разрешение МЭГ находится в диапазоне от 2 до 3 миллиметров, что немного ниже, чем у ЭКоГ, но все еще достаточно для регистрации соответствующих нейронных сигналов. Временное разрешение МЭГ также очень хорошее, в миллисекундном диапазоне.
Однако компания Meta AI добилась значительных успехов в улучшении качества сигнала и производительности декодирования неинвазивных систем. Этот прогресс основан на трех ключевых инновациях:
Гибридная архитектура CNN-Transformer
Эта усовершенствованная архитектура сочетает в себе сильные стороны сверточных нейронных сетей (CNN) и трансформерных сетей. CNN особенно эффективны в извлечении пространственных признаков из сложных паттернов нейронной активности, регистрируемых с помощью МЭГ и ЭЭГ. Они могут выявлять локальные паттерны и пространственные взаимосвязи в данных, которые имеют значение для декодирования речевых намерений. Трансформерные сети, с другой стороны, превосходно справляются с обучением и использованием лингвистического контекста. Они могут моделировать взаимосвязи между словами и предложениями на больших расстояниях, тем самым улучшая прогнозирование речевых намерений на основе контекста. Сочетание этих двух архитектур в гибридной модели позволяет эффективно использовать как пространственные признаки, так и лингвистический контекст для повышения точности декодирования.
Интеграция Wav2Vec
Интеграция Wav2Vec, модели самообучения для представления речи, представляет собой еще один значительный шаг вперед. Wav2Vec предварительно обучена на больших объемах неразмеченных аудиоданных, обучаясь извлекать надежные и контекстно-обогащенные представления речи. Благодаря интеграции Wav2Vec в систему Brain2Qwerty, нейронные сигналы могут сопоставляться с этими предварительно созданными представлениями речи. Это позволяет системе более эффективно изучать взаимосвязь между нейронной активностью и лингвистическими паттернами и повышать точность декодирования. Самообучение особенно ценно, поскольку оно снижает потребность в больших объемах размеченных обучающих данных, которые часто трудно получить в нейробиологии.
Многосенсорное слияние
Система Brain2Qwerty использует синергетический эффект, объединяя данные МЭГ и электроэнцефалографии высокой плотности (ЭЭГ высокой плотности). МЭГ и ЭЭГ — это взаимодополняющие нейрофизиологические методы измерения. МЭГ измеряет магнитные поля, генерируемые нейронной активностью, в то время как ЭЭГ измеряет электрические потенциалы на коже головы. МЭГ обеспечивает более высокое пространственное разрешение и менее подвержена артефактам от черепа, в то время как ЭЭГ более экономична и портативна. Благодаря одновременному сбору и объединению данных МЭГ и ЭЭГ система Brain2Qwerty может использовать преимущества обеих модальностей, дополнительно повышая качество сигнала и эффективность декодирования. Системы ЭЭГ высокой плотности с количеством каналов до 256 обеспечивают более детальную регистрацию электрической активности на коже головы, дополняя пространственную точность МЭГ.
Глубина когнитивного декодирования: за пределами двигательных навыков
Ключевое преимущество неинвазивных систем, таких как Brain2Qwerty, заключается в их способности выходить за рамки простого измерения активности моторной коры и также фиксировать процессы речи более высокого уровня. ЭКоГ, особенно при размещении в моторных областях, в основном измеряет активность, связанную с моторным выполнением речи, например, движениями речевых мышц. Brain2Qwerty, с другой стороны, используя МЭГ и ЭЭГ, может также фиксировать активность других областей мозга, участвующих в более сложных языковых процессах, таких как:
Исправление опечаток с помощью семантического прогнозирования
Brain2Qwerty способен исправлять опечатки, используя семантическое прогнозирование. Система анализирует контекст введенных слов и предложений, распознает вероятные ошибки и автоматически их исправляет. Это значительно повышает беглость и точность общения. Способность к семантическому прогнозированию свидетельствует о том, что система не только расшифровывает двигательные намерения, но и обладает определенным пониманием семантического содержания языка.
Реконструкция полных наборов данных вне обучающего набора
Замечательной особенностью Brain2Qwerty является его способность восстанавливать целые предложения, даже если эти предложения не были включены в исходный обучающий набор данных. Это говорит о способности системы к обобщению, выходящей за рамки простого запоминания шаблонов. Система, по-видимому, способна изучать базовые языковые структуры и правила и применять их к новым и незнакомым предложениям. Это важный шаг на пути к более естественным и гибким интерфейсам «мозг-текст».
Выявление абстрактных языковых намерений
Первые исследования показали, что Brain2Qwerty достигает точности в 40% при обнаружении абстрактных речевых намерений у неподготовленных участников. Абстрактные речевые намерения относятся к общей коммуникативной цели высказывания, например: «Я хочу задать вопрос», «Я хочу выразить свое мнение» или «Я хочу рассказать историю». Способность распознавать такие абстрактные намерения предполагает, что неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер в будущем смогут не только декодировать отдельные слова или предложения, но и понимать общую коммуникативную цель пользователя. Это может заложить основу для более естественного и диалогового взаимодействия человека с компьютером.
Важно отметить, что производительность декодирования неинвазивных систем пока не достигла уровня инвазивных систем ЭКоГ. ЭКоГ по-прежнему превосходит инвазивные системы по точности и скорости декодирования. Однако достижения в области неинвазивной обработки сигналов и глубокого обучения неуклонно сокращают этот разрыв.
Масштабируемость и область применения: доступность и экономичность
Помимо безопасности и эффективности декодирования, масштабируемость и применимость играют решающую роль в широком распространении и общественной пользе технологий декодирования текста из мозга. В этой области неинвазивные системы демонстрируют явные преимущества перед инвазивными методами.
Экономическая эффективность и доступность: снижение барьеров
Ключевым фактором, влияющим на масштабируемость и доступность технологий, является стоимость. Системы ЭКоГ связаны со значительными затратами из-за необходимости хирургического вмешательства, специализированного медицинского оборудования и высококвалифицированного персонала. Общая стоимость системы ЭКоГ, включая имплантацию и долгосрочный мониторинг, может достигать приблизительно 250 000 евро и более. Эти высокие затраты делают системы ЭКоГ недоступными для широкой публики и ограничивают их использование специализированными медицинскими центрами.
В отличие от них, компания Meta AI со своим решением Brain2Qwerty на основе МЭГ стремится к значительному снижению затрат. Используя неинвазивные датчики и возможность массового производства устройств МЭГ, цель состоит в том, чтобы снизить стоимость одного устройства до менее чем 50 000 евро. Эта существенная разница в стоимости сделает неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер доступным для гораздо большего числа людей. Кроме того, неинвазивные системы устраняют необходимость в специализированных нейрохирургических центрах. Их можно будет применять в более широком спектре медицинских учреждений и даже в домашних условиях. Это является решающим фактором для оказания медицинской помощи в сельских районах и обеспечения равного доступа к этой технологии для людей во всем мире. Более низкая стоимость и большая доступность неинвазивных систем потенциально могут превратить технологию декодирования текста мозгом из специализированного и дорогостоящего метода лечения в более широко доступное и недорогое решение.
Адаптивная обобщаемость: персонализация против стандартизации
Еще одним аспектом масштабируемости является адаптируемость и обобщаемость систем. Модели ЭКоГ обычно требуют индивидуальной калибровки для каждого пациента. Это связано с тем, что нейронные сигналы, регистрируемые электродами ЭКоГ, в значительной степени зависят от индивидуальной анатомии мозга, расположения электродов и других факторов, специфичных для пациента. Индивидуальная калибровка может быть трудоемкой, требуя до 40 часов обучения на одного пациента. Эти усилия по калибровке представляют собой существенное препятствие для широкого использования систем ЭКоГ.
Brain2Qwerty использует иной подход, применяя трансферное обучение для сокращения необходимости трудоемкой индивидуальной калибровки. Система предварительно обучена на большом наборе данных МЭГ/ЭЭГ, собранных у 169 человек. Эта предварительно обученная модель уже содержит обширные знания о взаимосвязи между нейронными сигналами и речевыми намерениями. Для новых участников требуется лишь короткий период адаптации от 2 до 5 часов, чтобы адаптировать модель к индивидуальным характеристикам каждого пользователя. Этот короткий период адаптации позволяет достичь 75% от максимальной производительности декодирования с минимальными усилиями. Использование трансферного обучения позволяет значительно быстрее и эффективнее вводить в эксплуатацию неинвазивные системы, тем самым способствуя их масштабируемости и широкой применимости. Возможность переноса предварительно обученной модели на новых пользователей является ключевым преимуществом неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер с точки зрения их широкого применения.
Этические и нормативные аспекты: защита данных и процедуры приема
Разработка и применение технологий декодирования текста из мозга поднимает важные этические и нормативные вопросы, которые необходимо тщательно рассмотреть. В этой области также существуют различия между инвазивными и неинвазивными подходами.
Защита данных посредством ограничения выходной мощности сигнала: защита конфиденциальности
В контексте интерфейсов мозг-компьютер часто обсуждается этический аспект конфиденциальности данных и возможности манипулирования мыслями. Инвазивные системы ЭКоГ, обеспечивающие прямой доступ к мозговой активности, потенциально представляют более высокий риск неправомерного использования данных о мозге. В принципе, системы ЭКоГ могут использоваться не только для расшифровки речевых намерений, но и для регистрации других когнитивных процессов и даже для манипулирования мыслями посредством замкнутой системы стимуляции. Хотя современные технологии еще далеки от таких сценариев, важно помнить об этих потенциальных рисках и разработать соответствующие меры защиты.
Brain2Qwerty и другие неинвазивные системы ограничены пассивным сбором сигналов двигательных намерений. Их архитектура разработана для автоматической фильтрации невербальных паттернов активности. Ослабленные и зашумленные сигналы, регистрируемые МЭГ и ЭЭГ из-за помех на коже головы, технически затрудняют извлечение подробной когнитивной информации или даже манипулирование мыслями. «Ограниченная отдача сигнала» неинвазивных методов в некотором смысле может рассматриваться как защита конфиденциальности. Однако важно подчеркнуть, что неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер также поднимают этические вопросы, особенно в отношении защиты данных, информированного согласия и потенциального злоупотребления технологией. Крайне важно разработать этические руководства и нормативные рамки, обеспечивающие ответственное использование всех типов интерфейсов мозг-компьютер.
Процедура утверждения медицинских изделий: ускоренное рассмотрение заявок
Регуляторный процесс одобрения медицинских изделий является еще одним важным фактором, влияющим на скорость внедрения новых технологий в клиническую практику. Инвазивные системы ЭКоГ, как правило, классифицируются как медицинские изделия высокого риска, поскольку требуют хирургического вмешательства и потенциально могут вызывать серьезные осложнения. Поэтому для одобрения систем ЭКоГ необходимы обширные клинические испытания III фазы с подробными данными о долгосрочной безопасности. Этот процесс одобрения может занять несколько лет и потребовать значительных ресурсов.
С другой стороны, неинвазивные системы потенциально имеют более быстрый путь регулирования. В Соединенных Штатах неинвазивные системы, которые основаны на существующих устройствах ЭЭГ/МЭГ и дополняют их, могут быть одобрены в рамках процедуры 510(k) Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA). Процедура 510(k) — это упрощенный путь одобрения медицинских устройств, которые «существенно эквивалентны» уже одобренным продуктам. Этот более быстрый путь может позволить неинвазивным технологиям декодирования информации из мозга быстрее войти в клиническую практику и принести пользу пациентам раньше. Однако важно подчеркнуть, что даже для неинвазивных систем для одобрения требуются строгие доказательства безопасности и эффективности. Нормативно-правовая база для интерфейсов мозг-компьютер — это развивающаяся область, и крайне важно, чтобы регулирующие органы, исследователи и промышленность сотрудничали для разработки четких и надлежащих нормативных процедур, которые способствуют инновациям, обеспечивая при этом безопасность пациентов.
Ограничения неинвазивного подхода: сохраняются технические проблемы
Несмотря на многочисленные преимущества неинвазивных систем декодирования текста с помощью мозга, важно признать существующие технические препятствия и ограничения. Эти проблемы необходимо решить, чтобы в полной мере реализовать потенциал неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер.
Задержка в реальном времени
В настоящее время Brain2Qwerty и другие неинвазивные системы демонстрируют более высокую задержку декодирования, чем инвазивные системы ЭКоГ. Brain2Qwerty декодирует речевые намерения только после завершения предложения, что приводит к задержке примерно в 5 секунд. В сравнении с этим, системы ЭКоГ достигают значительно меньшей задержки — около 200 миллисекунд, что позволяет осуществлять связь практически в реальном времени. Более высокая задержка неинвазивных систем обусловлена более сложной обработкой сигнала и необходимостью анализа более слабых и зашумленных сигналов. Снижение задержки является ключевой целью дальнейшего развития неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер для обеспечения более плавной и естественной коммуникации.
Артефакты движения
Системы МЭГ очень чувствительны к артефактам движения. Даже незначительные движения головы могут существенно нарушить измерения и ухудшить качество сигнала. Поэтому сбор данных на основе МЭГ обычно требует фиксированного положения головы, что ограничивает возможности мобильного применения. Хотя ЭЭГ менее подвержена артефактам движения, движения мышц и другие артефакты все же могут влиять на качество сигнала. Разработка надежных алгоритмов подавления артефактов и создание портативных и устойчивых к движению систем МЭГ и ЭЭГ являются важнейшими направлениями исследований для расширения спектра применения неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер.
Совместимость с пациентом
Неинвазивные системы, основанные на декодировании сигналов намерения при постукивании, могут достигать своих пределов у пациентов с выраженной атрофией моторной коры, например, на поздних стадиях бокового амиотрофического склероза (БАС). В таких случаях декодирование на основе моторного намерения может оказаться неэффективным, поскольку нейронные сигналы, связанные с движениями при постукивании, слишком слабы или отсутствуют. Для этих групп пациентов могут потребоваться альтернативные неинвазивные подходы, такие как декодирование когнитивных языковых процессов или другие методы, например, отслеживание движений глаз. Кроме того, важно учитывать индивидуальные различия в активности мозга и изменчивость качества сигнала между людьми, чтобы сделать неинвазивные интерфейсы «мозг-компьютер» (BCI) доступными для более широкой группы пациентов.
Взаимодополняющие роли в нейропротезировании: сосуществование и конвергенция
Несмотря на существующие технические проблемы и превосходную точность инвазивных систем ЭКоГ, неинвазивный подход Meta AI и других исследователей совершает революцию в ранней интервенционной терапии в области нейропротезирования. Неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер обладают преимуществом низкого риска и применимости даже на ранних стадиях заболевания, таких как БАС. Они могут обеспечить раннюю поддержку коммуникации пациентам с возникающими трудностями в общении, тем самым улучшая качество их жизни и участие в жизни общества.
Системы ЭКоГ остаются незаменимыми для высокоточных приложений у полностью парализованных пациентов, особенно у тех, кто страдает синдромом «запертого человека», где максимальная точность декодирования и связь в реальном времени имеют решающее значение. Для этой группы пациентов потенциальные преимущества инвазивных интерфейсов мозг-компьютер оправдывают более высокие риски и затраты.
Будущее интерфейсов «мозг-компьютер» может заключаться в конвергенции обеих технологий. Гибридные системы, сочетающие преимущества неинвазивных и инвазивных подходов, могут открыть новую эру нейропротезирования. Например, такой гибридный подход мог бы использовать эпидуральные микроэлектроды, которые менее инвазивны, чем электроды ЭКоГ, но при этом обеспечивают более высокое качество сигнала, чем неинвазивные датчики. В сочетании с передовыми алгоритмами искусственного интеллекта для обработки и декодирования сигналов такие гибридные системы могли бы преодолеть разрыв между инвазивностью и точностью, открывая более широкий спектр применений. Дальнейшее развитие как неинвазивных, так и инвазивных технологий декодирования текста мозгом, наряду с изучением гибридных подходов, обещает будущее, в котором люди с нарушениями коммуникации будут иметь доступ к эффективным, безопасным и доступным коммуникационным решениям.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.